Dissertation/ Thesis

Рекомендація хештегів методами глибокого навчання на основі мультимодальних даних

Bibliographic Details
Title: Рекомендація хештегів методами глибокого навчання на основі мультимодальних даних
Contributors: Шаповал, Наталія Віталіївна, ELAKPI
Publisher Information: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024.
Publication Year: 2024
Subject Terms: multimodal data, соціальні мережі, social networks, хештеги, hashtags, мультимодальні дані, deep learning, глибинне навчання, нейронні мережі, neural networks
Description: Магістерська дисертація: 109 с., 22 рис., 21 табл., 14 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – набір даних публікацій у соціальній мережі Instagram. Предмет дослідження – методи глибокого навчання, нейронні мережі. Мета дослідження – проаналізувати існуючи методи рекомендації хештегів за мультимодальними даними, розробити на їх основі модифіковану модель. Наукова новизна – запропоновано модифікований модуль злиття ознак, що додатково зважує важливість текстових і візуальних ознак публікації. Отримані результати свідчать про те, що моделі з наведеною модифікацією є кращим варіантом для надання рекомендацій ніж базові моделі. Основні положення дослідження доповідалися на всеукраїнській конференції. Результати роботи подано до друку у фаховому виданні категорії Б.
Document Type: Master thesis
File Description: application/pdf
Language: Ukrainian
Access URL: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72727
Accession Number: edsair.od......2635..ce3c6e93f7fb0246f6817c696c5cd559
Database: OpenAIRE
Description
Description not available.